[发明专利]基于复杂网络模型并行化PageRank算法的核心药物挖掘方法

摘要

本发明的基于复杂网络模型并行化PageRank算法的核心药物挖掘方法包括如下步骤：1）组网阶段：a)预处理生成中药数据集，格式化为文本数据；b)将初始文本数据部署至Hadoop平台；c)并行化组建中药药物网络TCM；d)结束。2）挖掘阶段：a)获取步骤1-c处理生成的中药药物网络文本文件；b)将药物网络文本文件部署至Hadoop平台；c)实施并行化PageRank算法发现核心药物节点；d)结束。本发明的基于复杂网络模型并行化PageRank算法的核心药物挖掘方法建立了中药药物复杂网络模型，利用并行化技术提高了组网以及PageRank算法的可扩展性和运行速度，并且能有效挖掘复方中的关键核心药物节点，研究中药配伍规律。

主权项

1.基于复杂网络模型并行化PageRank算法的核心药物挖掘方法，其特征是包括如下步骤：1)组网阶段：a)预处理生成中药复方数据集，格式化为文本数据；所说的预处理为抽取中药复方数据中所有复方的药物组成；每个中药复方均格式化为文本数据；b)将初始文本数据部署至Hadoop平台，即开发分布式并行程序的平台；所说的部署为将步骤a)生成的初始文本数据上传至Hadoop的分布式文件系统(HDFS)；c)并行化组建中药药物网络TCM；具体过程如下：1)为每个中药复方(一行文本数据)设定一个唯一复方标识ID；2)建立从药物到复方标识ID之间的倒排索引；3)为每个药物设定唯一药物标识id，并包含在复方中出现的频次；4)再次建立倒排索引，还原中药复方的文本数据；5)分布式并行程序的每个Map函数读取一行文本数据，解析出中药复方的药物节点信息；6)两两组合原复方中的药物，以按字典序小的药物ID加上频次作为Key，另一个作为Value，以键值对<Key，Value>的形式经过shuffle & & sort发送到Reduce函数；以上为Hadoop平台自带的两个步骤，对Key值进行排序整理；7)开发分布式并行程序的Reduce函数接收相同Key下组成的[Value]数组，即Map函数传递的所有在该Key下的Value，按照下式计算两两药物间度量，将大于设定阈值的药对写入文件并保存至HDFS中SCAB=|FA∩FB|min{|FA|,|FB|}]]>其中|F_A∩F_B|表示药物A、B一起组方的次数，min{|F_A|，|F_B|}表示药物A、B中组方次数较少的药物的出现次数，而SC_AB表示药物A、B共现次数与最少出现药物次数的比率；8)读取6)中生成的药对文件，格式化为邻接表形式保存中药药物网络拓扑结构；9)结束；2)挖掘阶段：a)获取步骤1)-c)处理生成的中药药物网络文本文件；b)将药物网络文本文件部署至Hadoop平台；步骤2-b中所说的部署为将步骤2-a生成的药物网络文本文件上传至Hadoop的分布式文件系统；c)实施并行化PageRank算法发现核心药物节点；步骤具体过程如下：1)每个Map函数读取一行文本，存入Hadoop自定义数据类型Text的变量Value中；2)解析Value中数据，保存到临时数组Tmp[]；3)传递节点信息、在分布式环境下维持整个网络结构；4)从Tmp[]中解析出节点PageRankCentrality值即节点PageRank值的大小和节点的邻居节点，分别保存在变量P和临时链表AdjList中；5)令变量i为06)如果i小于临时链表长度AdjList.length，则发送<AdjList.get(i),PAdjList.length>,]]>前者为药物节点ID，后者为均分的PageRankCentrality值，并执行7)，否则执行8)；7)i自增1，执行6)；8)Map函数过程结束，Hadoop分布式文件系统执行shuffle & & sort；9)Reduce函数解析[Value]数组，分别用数据结构AdjpageRank保存节点结构，临时链表ls保存每个传递过来的PageRankCentrality值；10)令j＝0，p＝0；11)如果j小于临时链表长度ls.length，则p＝p+ls.get(j)并执行12)，否则执行13)；12)j自增1，执行11)；13)按照下式计算节点PageRankCentrality值作为本次迭代最新的值；P(n)=α(1|G|)+(1-α)Σm∈L(n)P(m)C(m)]]>其中|G|是指药物节点总数，α是随机跳转因子、设置为0到1之间，L(n)是连接药物节点n的邻居节点，C(m)是药物节点m的邻居节点个数；更新AdjpageRank中的值为p，保存新的AdjpageRank。14)保存结果至HDFS中；15)结束。